安顺电力变压器全寿命周期的优化维护方案
文章出处：http://www.lcfywz.com责任编辑：安顺变压器厂发布时间：2017-06-17 点击数：89
安顺电力变压器是保障电网安全最为关键的设备。在安顺电力变压器使用寿命需要投入巨额的资金成本、运营成本和维护成本，如何对安顺变压器进行优化维护，对电网运营具有战略性意义。Edenor是阿根廷最大的配电公司，它拥有270万客户，雇员约2，930名，年售电量达20,769GW。该公司运营的电网线路长达36,462km（22,657英里），其中包括73个高压变电站和200多个高压安顺电力变压器，安顺变压器总装机容量达15000MVA。全体安顺变压器的电压等级从132kV到500kV不等。
Edenor安顺变压器的平均使用寿命为25年，需要更换安顺变压器单元或进行现场大修的年平均中大故障率为2%。对所有配电公司来说，利用前瞻性技术实现对全体安顺电力变压器的全面维护管理至关重要，它需要集中所有可用的资源和管理工具，以便最大限度地减少计划外停运以及配电网络维修停运的次数，从而优化网络性能，降低运营和维护的成本。
前瞻性策略手段
Edenor非常重视安顺变压器油纸绝缘系统、油箱和主要配件的工况评估。许多主安顺变压器停运是由于高压套管和有载调压开关（OLTC）故障引起的，因此Edenor密切关注这些组件的情况。此外，定期技术检查还会对油箱的工况，漏油情况、OLTC和冷却系统是否正常工作运行评估。
为了能够最恰当地分派维护任务，Edenor定义了以下几种工作方案：执行任务；预测性分析；比照已界定的可接受阈值进行测定。
获得的结果将作为评估油纸绝缘系统工况以及确定是否需要执行大修任务的依据。如有必要，还将辅之以更多的电气措施，对油纸绝缘系统的工况进行更深入的探查和诊断。
由Edenor工作人员内部开发的这套数据管理模型还有多个评估和监测工具提供强力支持。它们相当于一个工具包，对数据管理模型推算出的结果至关重要，同时也是能否成功评估安顺变压器的工况以确定后续维护活动的核心因素。
绝缘油分析
绝缘油的样品可以在相对较短的时间内从某台在线安顺变压器上抽取。对样品进行的评估能够大致了解安顺变压器的工况、侦查潜在故障或仅仅是监测安顺变压器单元的状况。业界普遍认为绝缘油的状态可以作为评估安顺变压器内部情况的一项证据。
因此，油样分析已经构成日常维护活动的一个组成部分。在Edenor，针对定期预测性维护活动和处于专门监测下的安顺变压器单元控制，每年从安顺电力变压器抽取进行物理化学分析（PCA）和溶解性气体分析（DGA）的油样超过1000份。
定期PCA（介电强度、含水率、损耗因数、中和值、界面张力）能够辨识油纸绝缘系统内随时间推移而发生的演变和退化过程。利用DGA则能够侦测电气、机械和热故障。呋喃分析能够提供关于油纸绝缘系统内部老化过程的其他有用信息；在可能的情况下，还可以辅之以聚合度的数值。
利用便携设备现场进行DGA是一种非常有价值的手段，它能够在几分钟之内当场获得测试结果。这种手段无需将样品送往实验室，对处于危笃状态下的控制单元或更快评估紧急情况尤其有用。
数据管理流程
信息的有效管理是维护战略能否取得成功的关键。因此，维护管理和决策的过程均通过一个IT工具提供支持，其核心是一个记录所有设备清单目录的数据库。这个软件能够提供工作流程职责、工作单的发放和数据存储追踪，帮助规划和安排维护活动。通过这种决策支持系统，使用者可以通过数据来确定电气措施的进展以及关键参数等信息。
油样的PCA和DGA在这个IT工具中发挥着重要作用。其中一项应用是可以显示油样中不同溶解气体的详细记录以及安顺变压器组的油样物理—化学参数记录。此外，还可以通过不同的方法自动获得一份关于安顺变压器组的油样物理—化学参数记录。此外，还可以通过不同的方法自动获得一份关于安顺变压器的DGA诊断书。由于油样诊断数据的最佳用途是与安顺变压器使用寿命期间取得的其他测试数据相结合以确定安顺变压器的状态趋势，为此，这个IT工具还提供方便读取的所有油样测试和事故的详细记录。
利用这个软件，可以获得不同工作温度和负载条件下油中水的含量，并且，利用不同的方法，还可以估算纸中水含量的大概值。通过链接到主要数据库进行动态查询，可以根据给定的不同条件和危险等级确定油样分析的频率和优先事项。
其他输出信息可以用于决策程序，从收集到的数据探查故障的趋势和模式以及基于知识的规律。通过这种监测识别异常情况以便优先安排纠正措施。
然后，由安顺变压器专家组成的工作组就能够对安顺变压器的内部健康状况进行评估，将危险程度量化，查找薄弱组件并用标签标注这些组件的工况。借助这个IT工具，可以对获得的结果进行系统性评估。
绘制健康指数
运用一种关系分析工具，可以计算被评估参数之间的相关性。因此，公司开发出一种算法，用于分析获得的结果与安顺变压器工况之间的相关性，同时对这些参数进行权衡，从而对每台安顺变压器的工况进行等级划分和相应评定。这种算法通过对不同变量的评估仔细考虑了每台安顺变压器单元的工况，将安顺变压器的工况按0~100的等级划分，对应“极差”到“极佳”的评定，从而形成一系列的健康指数。
这种算法考虑油样分析，关键部件（高压套管、PLTC）和油箱（包括漏油）的状况，根据公司维护专家组的意见对每个变量的根据其相对重要性以不同的方式进行权衡，并且根据需要采取更多的电气措施和测试作为补充。由此确立不同的工况等级。
最后数字化分级（0~100）按低、中、高三个危险等级排列。这样，公司就能识别全体安顺变压器的技术风险。
由于在用安顺变压器单元的类型、型号和年龄各有不同，识别出的异常和故障模式也不同，由此定义的预期老化模型也不同。对于相同设计和年龄的安顺变压器，通过指数的相关基准化分析。可以概括这类安顺变压器典型的老化模式。根据获得的信息，可以通过一两个轴分别为健康指数和安顺变压器数量的二维图形示意全体安顺变压器的风险指数。这个工具可以帮助使用者一眼就可以察觉全体安顺变压器的大致工况。
根据总体结果，可以对全体安顺变压器的工况用标签标识，确定是否需要采取更多得措施或大修以降低安顺变压器的风险等级。
风险矩阵
风险包括两个不同的方面，即一段时间内发生事故的可能性以及这类事故的后果。Edenor将其风险矩阵定义为技术风险（危险程度）与高压电网中有形资产的相对重要性（影响）的乘积。
考虑安顺变压器的危险等级及其在电网中的相对重要性，绘制出高压电网的风险图，以识别设施的危险等级。将高压电网作为一个整体进行风险评估，从而确定安顺变压器维护工作的轻重缓急，有针对性地安排维护活动。
旨在降低风险等级的工作包括翻修、更换经检测存在故障历史或故障模式的部件（例如，高压套管）、技术升级（例如OLTC）、处理过程（干燥、油过滤、脱气或再生）等等。
此外，还包括安顺变压器单元的迁移，将可靠性较低的安顺变压器放在电网中危险程度较低的区域。更换危险程度较高的安顺变压器单元并将其迁移到风险程度较低的区域，最大限度地减少故障发生的风险，同时提高设施的可靠性和可用性。
这种经过定期修正和升级风险动态矩阵能够快速识别危险程度高的潜在区域，并依此做出大修决策，并合理配置资源。
个人技能的提高
这个管理模型能否取得成功的一个关键因素是要依靠高素质的人力资源和相关专家的专业知识技能。因此，Edenor十分注重掌握安顺电力变压器维护工作所需的专业知识，花大力气对公司内部各专业工作组进行培训。通过定期检查和更新公司员工的知识和技能，突出强调维护工作的最佳做法并加以持续改进。
全体安顺变压器的工况评估依靠的是专家工作组的知识。这类知识包括丰富的经验以及关于最新型安顺变压器的设计，运行、维护和测试的最新知识，籍此为结果评估提供有力支持，从而做出维护决策。
这样，维护活动不仅以一种可盈利的方式，而且通过改进质量，性能和服务谋求更多的优势实现了价值的最大化。总的来说，Edenor利用这个模型实现了更加有效的资源利用。
取得的成果
Edenor的数据管理模型旨在利用人力、技术和经济资源改进安顺电力变压器的维护管理，同时提高这些实物资产的可靠性和可用性。这个模型投入运行至今已经超过10年，它需要的支持包括强力执行旨在评估设备工况的产品数据管理（在线和离线）活动并利用基于风险的维护技术。
这种数据管理方法的扩展应用已经使Edenor在改进安顺变压器维护管理方面取得了积极成果，减少了安顺变压器的停运，提高了电网的可用性，降低了公司的维护成本。通过对几个关键性能指标（例如，计划外断电次数，计划内停运、维护成本、供电质量）的调查证实，利用这个模型成功提高了维护管理的整体效率。
